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| 基于优化FOA-BPNN模型的脱贫时间预测 | |
| 引用本文： | 朱容波,张静静,李媛丽,海梦婕,王德军.基于优化FOA-BPNN模型的脱贫时间预测[J].中南民族大学学报(自然科学版),2018(4):109-114. |
| 作者姓名： | 朱容波 张静静 李媛丽 海梦婕 王德军 |
| 作者单位： | 中南民族大学 计算机科学学院，武汉 430075 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目( 61772562) ; 湖北省技术创新专项软科学研究项目( 2018ADC150) |
| 摘 要： | 针对精准扶贫缺乏有效的分析模型对扶贫的成效与脱贫时间进行准确刻画与定量分析问题，提出了基于
FOA-BPNN 贫困户脱贫时间预测模型．针对BP神经网络模型可能陷入局部最小的缺陷，引入果蝇优化算法，以BP
神经网络的预测误差作为适应度值，寻找最优的BP神经网络参数值，提高参数精度．由于标准果蝇优化算法的搜
索半径固定，可能导致后期局部寻优性能弱，提出了一种动态步长变更策略的DSFOA-BPNN模型，通过引入变速因
子与种群密度，将动态步长FOA算法与传统误差反向传播神经网络(BPNN) 结合，提高模型预测时间精度．在湖北
省某贫困地区 50000 条扶贫数据的基础上，通过实验表明:与BPNN和FOA-BPNN模型相比， 提出的 DSFOA-BPNN
模型预测精度分别提高了44%和11%．增量实验表明: 提出的DSFOA-BPNN模型更适用于精度预测. |
| 关 键 词： | 精准扶贫 果蝇优化算法 脱贫时间预测 BP神经网络 |
Time Prediction of Poverty Eradication with Optimized FOA-BPNN Model |
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| Abstract: | |
| Keywords: | targeted poverty alleviation fluit fly optimization algorithm (FOA) time prediction of povertyeradication BPNN |
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